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包含500万条微博语料库,并以CSV格式呈现。

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简介:
字段:weiboId, 表明微博的唯一标识符,用于区分不同的微博内容。attitudes_count, 指示微博获得的点赞数量,反映了用户对该微博的认可程度。bmiddle_pic, 记录微博中使用的中间尺寸图片链接,用于展示视觉内容。comments_count, 统计微博收到的评论数量,体现了用户的互动活跃度。created_at, 存储微博发布的时间戳,表明了微博的发布时间。favorited, 表示是否被用户收藏,表明了用户对该微博的重视程度。geo, 包含微博发布地理位置的信息,用于分析用户行为和地域分布。id, 是微博在数据库中的唯一标识符,用于内部管理和查询。idstr, 提供一个字符串形式的唯一标识符,包含更多信息以备查阅。in_reply_to_screen_name, 如果该微博是回复的,则记录回复用户的屏幕名。in_reply_to_status_id, 如果该微博是回复的,则记录被回复微博的状态ID。in_reply_to_user_id, 如果该微博是回复的,则记录回复用户的ID。mid, 是内部使用的消息ID,用于追踪和管理消息流。mlevel, 表示消息级别或优先级,可能影响消息的处理方式。text, 存储微博的内容文本信息,是构成微博核心信息的关键部分。source, 记录获取该数据源的信息类型或渠道,例如“Weibo”或“API”。

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  • 500数据的CSV
    优质
    本项目提供一个包含500万条微博记录的数据集,以CSV文件形式存储,旨在为自然语言处理和社交媒体分析研究者们提供丰富的中文文本资源。 字段包括:weiboId, attitudes_count, bmiddle_pic, comments_count, created_at, favorited, geo, id, idstr, in_reply_to_screen_name, in_reply_to_status_id, in_reply_to_user_id, mid, mlevel, text, source等。
  • 200情感
    优质
    本数据集包含超过200万条来自新浪微博的情感标注文本,旨在为研究者提供大规模、高质量的中文社交媒体情感分析资源。 《微博情感语料200W条》是一个用于情感分析的研究资源库,包含大量经过预处理和分类的微博文本数据,总计200万条记录。这些资料为研究者提供了直接可用的数据集,无需自行收集数据便能进行相关的情感分类研究。 在社交媒体平台如微博上,用户频繁表达个人情绪和观点,这使得此类数据对情感分析具有重要价值。通过数据分析可以了解公众情绪、热点话题反应以及社会舆论趋势等信息。该资源库包括三个关键文件: 1. `619757.rar`:实际的语料库文件,可能是一个压缩包,包含200万条微博文本数据; 2. 说明文档(例如README-datatang.txt)提供了关于数据集的数据来源、收集方法及使用限制等详细信息; 3. 包含每条微博原始URL的url.txt文件。 在进行情感分析时通常会涉及以下步骤: 1. 数据预处理:清洗文本,去除无关字符和标点符号,并转换为全小写。分词并移除停用词。 2. 构建词汇表:统计词频以选择高频词语作为特征词; 3. 特征提取:将文本转化为数值向量,常用方法包括Bag-of-Words、TF-IDF及Word2Vec或GloVe等嵌入技术; 4. 训练模型:可选用SVM、朴素贝叶斯等传统机器学习算法或是LSTM和BERT这样的深度学习框架进行训练。情感分析通常设定为二分类(正面/负面)或者三分类任务(包括中性情绪类别); 5. 模型评估:利用交叉验证及准确率、召回率以及F1分数来衡量模型性能; 6. 结果分析与可视化,揭示不同特征与情感分类之间的关系,并深入探讨特定话题的表现。 该微博情感语料库为研究者提供了宝贵的资源,有助于推动情感分析技术的发展和社交媒体信息的理解应用。无论是学术界还是商业领域都能从中获益。
  • 12对话青云.csv
    优质
    12万条对话语料青云库.csv包含了丰富多样的对话数据集,适用于自然语言处理和机器学习的研究与开发。 该资源包含多类文件和对话题库,并收集了市面上多个语言包。如需下载,请注明个人使用且仅限非商业用途。
  • 新浪情感分析标注12数据_新浪
    优质
    本数据集包含来自新浪微博的12万条评论和评论片段,旨在提供一个全面的情感分析资源。每个样本都经过细致的手工标注,以反映用户在微博平台上的真实情绪表达。这一资源对于研究社交媒体情感分析具有重要价值。 本资源包含人工标记的微博语料,分为积极和消极两类文本,每类各60000条记录,适用于机器学习中的情感分析训练。
  • 8的数据集合
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    这是一个庞大的微博数据集,包含了超过八万条用户原创的内容和评论,为社交媒体分析提供了宝贵的信息资源。 我们有8万多条微博数据,这些数据是在2014年5月3日至2014年5月11日期间收集的,涵盖了12个不同的主题。所有信息已整理为SQL脚本格式,方便直接导入数据库中使用。
  • 飞猪景点数据集(CSV5记录)
    优质
    该数据集包含超过5万条飞猪平台上的景点信息,以CSV格式存储,便于数据分析与挖掘。内容详尽丰富,涵盖众多旅游目的地详情。 使用Python爬取飞猪网站以获取全国景点的数据。包含的字段有:序号、景点标题、封面图、销量、价格以及对应飞猪网站的地址和景点城市。
  • 新浪情感分析标注共计12
    优质
    本数据集包含12万条新浪微博的情感标注信息,旨在为研究者提供一个全面了解微博用户情绪变化和趋势的数据资源。 本资源包含人工标记的微博语料,分为积极情感(pos.txt)和消极情感(neg.txt),每类各60000条数据,适用于机器学习的情感分析训练。
  • 新浪情感分析标注共计12
    优质
    本数据集包含来自新浪微博的12万条评论和评论片段,每一条都已经过人工标注以反映其表达的情感倾向(正面、中立或负面),为研究者提供了丰富的资源来开展微博文本的情感分析工作。 本资源包含人工标记的微博语料,分为积极和消极两类,每类各60000条记录,适用于机器学习中的情感分析训练。
  • 近十年飞机航班数据集(CSV1.5记录)
    优质
    本数据集包含近十年全球航班运营信息,共计1.5万余条记录,以CSV格式呈现,涵盖航班日期、起飞降落时间、延误情况等关键指标。 标题中的“近10年飞机航班数据集 CSV 1.5W+记录”指的是一个包含大量航班信息的数据集合,以CSV格式存储,大约有15,000条记录。CSV(Comma Separated Values)是一种常见的数据交换格式,便于在不同应用程序之间交换数据。这种数据集通常用于数据分析、挖掘或机器学习任务。 该数据集中包括以下关键字段: - **航班号**:每个航班都有一个唯一的识别号,用于区分不同的飞行。 - **机型**:飞机的型号,如波音737、空客A320等,这会影响飞机的载客量、飞行距离和燃油效率。 - **出发及到达时间**:航班预计起飞和到达的具体时间,用于规划行程和计算飞行时长。 - **出发及到达省份/城市/机场**:航班的起止地点,包括省、市和具体机场,有助于了解航线网络和地理分布。 - **飞行里程**:航班的总距离,可以衡量飞行时间和消耗的燃料。 - **经纬度**:提供航班起点和终点的精确地理位置坐标,可用于地图可视化或地理分析。 - **准时率**:航班按照预定时间起飞和到达的概率,反映了航空公司的运营效率和服务质量。 - **航司**:运营该航班的航空公司,可能涉及其服务、价格策略和市场份额。 - **航班计划**:可能指的是航班的日常或季节性安排,包括频率和时刻表。 这样的数据集对于多种用途非常有用: - **市场分析**:通过分析不同航空公司的航班数量、航线分布及准时率来评估各公司在市场上的表现与竞争力。 - **乘客行为研究**:结合出发和到达城市的数据可以理解乘客流动模式,并预测热门航线及出行高峰。 - **航班优化**:通过对飞行里程和经纬度的分析,可能有助于航空公司优化飞行路线以节省燃油成本。 - **预测模型**:利用历史准时率数据构建预测模型来预估未来航班是否可能发生延误。 - **政策制定**:政府与监管机构可以使用这些信息调整航线分配或提升服务质量标准。 由于提供的文件名为“机票航班数据.xlsx”,这表明数据集可能还包含Excel版本,该格式提供了丰富的数据处理和可视化功能,如筛选、排序及图表制作等。对于初学者或需要快速分析的用户而言,这种格式更为直观。 这个数据集为研究人员、数据分析专家以及对航空业感兴趣的用户提供了一个全面且宝贵的资源,通过清洗与整理这些信息可以获取有关航空市场的深度见解,并推动决策制定和业务优化。
  • CSV的金融欺诈检测数据集104+记录
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    本数据集包含超过104万条记录,采用CSV格式存储,专为金融欺诈检测设计,涵盖多种交易类型与特征信息,助力模型训练及算法优化。 该数据集展示了移动货币交易的全面表示,并经过精心设计以反映现实世界金融活动中的复杂性以及欺诈行为的研究目的。此数据来源于名为PaySim的模拟器,利用了非洲某国实际财务日志中汇总的数据来填补公开可用金融数据集中用于检测欺诈研究方面的空白。它涵盖了多种类型的交易,包括现金存入、兑现输出、借记、支付和转账等,并为评估各种欺诈检测方法提供了一个全面的环境。 **数据集结构** - **step:** 表示现实世界中的时间单位,1 步等于 1 小时;整个模拟历时744步,相当于30天。 - **type:** 包括CASH-IN、CASH-OUT、BIT-OUT、PAYMENT 和 TRANSFER等交易类型。 - **amount:** 表示以当地货币单位表示的每笔交易金额。 - **nameOrig:** 发起该笔交易的客户名称。 - **oldbalanceOrg:** 代表发起方在进行特定操作前账户中的余额。 - **newbalanceOrig:** 指的是执行完相关操作后,发起方账户的新余额。 - **nameDest:** 接收这笔交易的客户的标识符(或称目的地)。 - **oldbalanceDest:** 表示接收方在收到资金前的账户余额。对于以M表示商家身份的客户而言,此字段不适用。 - **newbalanceDest:** 收到转账后的新收款人账户余额;同样地,如果交易涉及的是一个标识为“M”的实体,则该信息不被提供。 - **isFraud:** 标识由欺诈代理执行的那些企图通过诸如提现或转移等操作来耗尽客户资金的行为。 - **isFlaggedFraud:** 用于标记账户间未经授权的大额转账行为,任何单笔金额超过20万单位货币的交易都被视为非法。